(57)【要約】【課題】  各ユーザの知識状態の認識の容易化を図ること。【解決手段】  ユーザにて入出力される入出力データと、この入出力データの入出力状況を表す入出力状況データと、を記憶する入出力データ記憶手段３１，３２と、入出力データの予め定められた基準に基づく特徴値を抽出する特徴値抽出手段２２と、入出力データの特徴値と入出力状況データとに基づいて入出力データを入出力したユーザごとにおける入出力データの特徴を表す個人知識データを生成する個人知識データ生成手段２３と、を備えた。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザにて入出力される入出力データと、この入出力データの入出力状況を表す入出力状況データと、を記憶する入出力データ記憶手段と、
前記入出力データの予め定められた基準に基づく特徴値を抽出する特徴値抽出手段と、
前記入出力データの特徴値と前記入出力状況データとに基づいて、前記入出力データを入出力した前記ユーザごとにおける前記入出力データの特徴を表す個人知識データを生成する個人知識データ生成手段と、
を備えたことを特徴とする情報管理装置。
【請求項２】
前記特徴値抽出手段は、前記入出力データに含まれる各用語の出現頻度に基づいて特徴値を抽出する、ことを特徴とする請求項１記載の情報管理装置。
【請求項３】
前記特徴値抽出手段は、前記入出力データに含まれる各用語の出現位置に基づいて特徴値を抽出する、ことを特徴とする請求項１又は２記載の情報管理装置。
【請求項４】
前記特徴値抽出手段は、前記入出力データに含まれる各用語の強調情報に基づいて特徴値を抽出する、ことを特徴とする請求項１，２又は３記載の情報管理装置。
【請求項５】
前記入出力状況データは、前記入出力データが入出力された時間を表すデータである、ことを特徴とする請求項１，２，３又は４記載の情報管理装置。
【請求項６】
前記個人知識データ生成手段は、予め定められた期間内に入出力が行われた複数の前記入出力データに基づいて前記個人知識データを生成する、ことを特徴とする請求項５記載の情報管理装置。
【請求項７】
前記入出力状況データは、前記入出力データの入出力の区別を表す入出力区別データである、ことを特徴とする請求項１，２，３，４，５又は６記載の情報管理装置。
【請求項８】
前記個人知識データ生成手段は、前記入出力区別データに応じて前記入出力データに重み付けを行って前記個人知識データを生成する、ことを特徴とする請求項７記載の情報管理装置。
【請求項９】
前記個人知識データ生成手段は、前記入出力データのうち出力データに対して入力データよりも高い重み付けを行う、ことを特徴とする請求項８記載の情報管理装置。
【請求項１０】
前記入出力状況データは、前記入出力データにおける他のデータの参照状況を表す参照状況データである、ことを特徴とする請求項１，２，３，４，５，６，７，８又は９記載の情報管理装置。
【請求項１１】
前記個人知識データ生成手段は、前記参照状況データに応じて前記入出力データに重み付けを行って前記個人知識データを生成する、ことを特徴とする請求項１０記載の情報管理装置。
【請求項１２】
前記個人知識データ生成手段は、前記入出力データのうち所定のデータの参照先となるデータに対して重み付けを行う、ことを特徴とする請求項１１記載の情報管理装置。
【請求項１３】
複数の前記入出力データの特徴値間の類似度を算出する類似度算出手段を備え、
前記個人知識データ生成手段は、前記類似度が所定値以上の複数の前記入出力データに対して前記個人知識データの生成を行う、ことを特徴とする請求項１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１又は１２記載の情報管理装置。
【請求項１４】
前記個人知識データ生成手段にて生成された前記個人知識データを蓄積する情報蓄積手段を備えた、ことを特徴とする請求項１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１，１２又は１３記載の情報管理装置。
【請求項１５】
他のユーザから前記入出力データに対応するデータを含む検索要求データを受け付けて、当該検索要求データに基づいて前記情報蓄積手段に記憶された前記個人知識データを検索する検索手段を備えた、ことを特徴とする請求項１４記載の情報管理装置。
【請求項１６】
前記検索手段は、検索した前記個人知識データに予め定められた基準にて類似する他の個人知識データを検索する、ことを特徴とする請求項１５記載の情報管理装置。
【請求項１７】
前記検索手段にて検索した前記個人知識データを出力する検索結果出力手段を備えた、ことを特徴とする請求項１５又は１６記載の情報管理装置。
【請求項１８】
前記検索手段にて検索した前記個人知識データに対応する前記入出力データを、前記入出力データ記憶手段から読み出して出力する検索結果出力手段を備えた、ことを特徴とする請求項１５，１６又は１７記載の情報管理装置。
【請求項１９】
前記検索手段にて検索した前記個人知識データに対応する前記ユーザを特定するユーザ特定情報を出力する検索結果出力手段を備えた、ことを特徴とする請求項１５，１６，１７又は１８記載の情報管理装置。
【請求項２０】
ユーザにて入出力された入出力データと、この入出力データの入出力状況を表す入出力状況データと、を記憶する入出力データ記憶手段に接続されたコンピュータが実行する情報管理方法であって、
前記入出力データの特徴値を予め定められた基準に基づいて抽出する特徴値抽出工程と、
前記入出力データの特徴値と、前記入出力データ記憶手段に記憶された前記入出力状況データと、に基づいて、前記入出力データを入出力した前記ユーザごとにおける前記入出力データの特徴を表す個人知識データを生成する個人知識データ生成工程と、
を有することを特徴とする情報管理方法。
【請求項２１】
前記特徴値抽出工程は、前記入出力データに含まれる各用語の出現頻度、出現位置、強調情報のうち少なくとも１つに基づいて特徴値を抽出する、ことを特徴とする請求項２０記載の情報管理方法。
【請求項２２】
前記入出力状況データは、前記入出力データが入出力された時間を表すデータであり、
前記個人知識データ生成工程は、予め定められた期間内に入出力が行われた複数の前記入出力データに基づいて前記個人知識データを生成する、ことを特徴とする請求項２０又は２１記載の情報管理方法。
【請求項２３】
前記入出力状況データは、前記入出力データの入出力の区別を表す入出力区別データであり、
前記個人知識データ生成工程は、前記入出力区別データに応じて前記入出力データに重み付けを行って前記個人知識データを生成する、ことを特徴とする請求項２０，２１又は２２記載の情報管理方法。
【請求項２４】
前記個人知識データ生成工程は、複数の前記入出力データの特徴値間の類似度を算出すると共に、当該類似度が所定値以上の複数の前記入出力データに対して前記個人知識データの生成を行う、ことを特徴とする請求項２０，２１，２２又は２３記載の情報管理方法。
【請求項２５】
ユーザにて入出力された入出力データと、この入出力データの入出力状況を表す入出力状況データと、を記憶する入出力データ記憶手段に接続されたコンピュータに、
前記入出力データの特徴値を予め定められた基準に基づいて抽出する特徴値抽出手段と、
前記入出力データの特徴値と、前記入出力データ記憶手段に記憶された前記入出力状況データと、に基づいて、前記入出力データを入出力した前記ユーザごとにおける前記入出力データの特徴を表す個人知識データを生成する個人知識データ生成手段と、
を実現するための情報管理用プログラム。
【請求項２６】
前記コンピュータに、
前記入出力データに含まれる各用語の出現頻度、出現位置、強調情報のうち少なくとも１つに基づいて特徴値を抽出する前記特徴値抽出手段、を実現するための請求項２５記載の情報管理用プログラム。
【請求項２７】
前記コンピュータに、
前記入出力状況データが前記入出力データの入出力時間を表すデータである場合に、予め定められた期間内に入出力が行われた複数の前記入出力データに基づいて前記個人知識データを生成する前記個人知識データ生成手段、を実現するための請求項２５又は２６記載の情報管理用プログラム。
【請求項２８】
前記コンピュータに、
前記入出力状況データが前記入出力データの入出力の区別を表す入出力区別データである場合に、前記入出力区別データに応じて前記入出力データに重み付けを行って前記個人知識データを生成する前記個人知識データ生成手段、を実現するための請求項２５，２６又は２７記載の情報管理用プログラム。
【請求項２９】
前記コンピュータに、
複数の前記入出力データの特徴値間の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度が所定値以上の複数の前記入出力データに対して前記個人知識データの生成を行う前記個人知識データ生成手段と、を実現するための請求項２５，２６，２７又は２８記載の情報管理用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報管理装置にかかり、特に、ユーザによる入出力データを、特徴付けてユーザごとに管理する情報管理装置に関する。また、情報管理方法及び情報管理用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、大量の情報が供給される中で、個人が所望の情報を簡単に検索したり配信されて受け取ったりすることや（情報検索や情報配信）、所望の知識をもった専門家を検索すること（専門家検索）、などの要求が高まっている。
【０００３】
一方で、個人の情報の入出力が電子文書や電子メール、電子画像などの電子情報としてコンピュータ上で行われることが多くなり、個人の入出力情報をその個人の関心事や専門知識として保存することが可能になってきている。
【０００４】
ここで、入出力情報とは、例えば、コピーや閲覧した入力情報と、作成や編集した出力情報を指す。こうした個人の現在までの入出力情報を利用して検索や配信に活用するという従来技術が提案されている。それらの従来技術には以下のものがある。例えば、（１）各個人の入出力情報を蓄積して、後に情報検索、専門家検索に活用するナレッジマネージメントサービスや、（２）個人の情報の入出力を保存して、その個人にあった情報提供を可能とする情報配信パーソナライゼーション、リコメンデーションサービス（例えば特許文献１）である。
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−１７５６７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記従来例の第１の問題点として、古いデータはデータベースに埋もれてしまい、検索することが困難となってしまう、という問題が生じる。すなわち、通常、個人の関心事や専門知識は時期に応じて移り変わり、個人は時間の経過とともに複数の関心事や専門知識をもつものであるが、従来の方法では、過去から現在までの期間全体ではそれほど顕著ではないが、過去のある時期だけに取り扱ったテーマのように、過去のある期間に集中的に入出力した情報から抽出される個人の関心事や専門知識が全体に埋もれてしまい、抽出することが困難となってしまう。
【０００７】
上記状況を、図２１を参照しながら説明する。図２１の実線（横線）は、ある個人Ｐが時間ｔ（横軸）上の特定の期間に、特定の関心事や専門知識にかかわる活動をしていたことを表している。例えば、図２１内の最上段に位置する三本の実線（横線）は、個人Ｐが時間ｔ１〜ｔ２と、ｔ３〜ｔ５と、ｔ７〜ｔ９との期間に関心事や専門知識ａにかかわる活動をしていたことを表している。同様に図２１内のその他の下の二本の実線（横線）は、個人Ｐが時間ｔ２〜ｔ４の期間に関心事や専門知識ｂにかかわる活動をし、時間ｔ６〜ｔ８の期間に関心事や専門知識ｃにかかわる活動をしていたことを表している。
【０００８】
そして、上述した従来例では、入出力情報全体から一つの個人の関心事や専門知識を抽出しているため、個人の関心事や専門知識ａのみが抽出でき、過去のある時期に集中的に取り扱った関心事や専門知識ｂやｃが抽出できない、という問題が生じる。また、同様に、従来例では、時間的に古い入出力情報からは個人の関心事や専門知識の抽出を困難にしているため、過去のあるときに集中的に入出力した情報でも、現在の時点から遠く離れている情報は、抽出されにくい。その結果、全体を通じて多く取り扱ったａや最近集中的に取り扱ったｃは抽出できるが、ｃよりも古く過去のある時期に集中的に取り扱った関心事や専門知識ｂが抽出できない、という問題が生じる。
【０００９】
また、従来例の第２の問題点として、個人の関心事や専門知識を正確に抽出することが困難となる、という問題が生じる。それは、個人が見ただけなのかそれとも深く理解したのかを区別せず、個人の情報の入出力全体からその個人の関心事や専門知識を抽出しているためである。さらに詳述すると、情報をコピー・閲覧しただけなのか、それとも作成・編集するほど自分の高い関心事や専門知識として扱ったのか、を区別せず、それら混在した両方から特徴を抽出しているためである。
【００１０】
このため、本発明は、個人の入出力状況に応じたデータ管理を行うことで、各ユーザの知識状態を容易に認識可能とし、これにより、あらゆる情報検索の容易化を図る、ことをその目的とする。具体的には、上記の第１の問題点に対応して、時間情報を用いて個人の期間ごとの関心事や専門知識を抽出することで、過去のある時期だけに取り扱ったテーマのように、過去のある期間に集中的に入出力した情報から抽出される個人の関心事や専門知識を検索することができるようにすることを目的とする。また、上記の第２の問題点に対応して、個人が見ただけなのかそれとも深く理解したのか、個人の関心事や専門知識を正確に抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
そこで、本発明の一形態である情報管理装置は、
ユーザにて入出力される入出力データと、この入出力データの入出力状況を表す入出力状況データと、を記憶する入出力データ記憶手段と、
入出力データの予め定められた基準に基づく特徴値を抽出する特徴値抽出手段と、
入出力データの特徴値と入出力状況データとに基づいて、入出力データを入出力したユーザごとにおける入出力データの特徴を表す個人知識データを生成する個人知識データ生成手段と、
を備えたことを特徴としている。
【００１２】
これにより、ユーザごとの入出力状況に応じて入出力データの特徴を表す個人知識データが生成されるため、各ユーザの知識状態を容易に認識可能となり、的確な情報の検索を実現できる。
【００１３】
また、特徴値抽出手段は、入出力データに含まれる各用語の出現頻度、出現位置、強調情報のうち、少なくとも１つに基づいて特徴値を抽出する、ことを特徴としている。これにより、ユーザごとの個人知識データが入出力された用語の頻度等に応じて生成されるため、より明確に各ユーザの知識状態を認識することができる。
【００１４】
また、入出力状況データは、入出力データが入出力された時間を表すデータである、ことを特徴としている。そして、このとき、個人知識データ生成手段は、予め定められた期間内に入出力が行われた複数の入出力データに基づいて個人知識データを生成する、ことを特徴としている。これにより、入出力データの入出力時期ごとに個人知識データを生成することができ、時期ごとの各ユーザの知識状態を認識することができる。従って、情報の新旧を意識せずに、検索が可能となる。
【００１５】
また、入出力状況データは、入出力データの入出力の区別を表す入出力区別データである、ことを特徴としている。このとき、個人知識データ生成手段は、入出力区別データに応じて入出力データに重み付けを行って個人知識データを生成する、ことを特徴としている。さらに、このとき、個人知識データ生成手段は、入出力データのうち出力データに対して入力データよりも高い重み付けを行う、ことを特徴としている。また、入出力状況データは、入出力データにおける他のデータの参照状況を表す参照状況データである、ことを特徴としている。このとき、個人知識データ生成手段は、参照状況データに応じて入出力データに重み付けを行って個人知識データを生成する、ことを特徴としている。特に、重み付けは、入出力データのうち所定のデータの参照先となるデータに対して重み付けを行う、ことを特徴としている。これにより、入出力データの入出力の区別、あるいは、参照状態に応じて、ユーザごとの個人知識データの特徴が生成されるため、より個人の知識状態を反映して生成することができ、より的確な情報検索が可能となる。
【００１６】
また、複数の入出力データの特徴値間の類似度を算出する類似度算出手段を備え、個人知識データ生成手段は、類似度が所定値以上の複数の入出力データに対して個人知識データの生成を行う、ことを特徴としている。これにより、互いに特徴が類似する入出力データに対する個人知識データを生成することができ、同類のデータ群にまとめて個人知識データを生成でき、より個人の特徴を反映することができる。
【００１７】
さらに、上記構成に加え、個人知識データ生成手段にて生成された個人知識データを蓄積する情報蓄積手段を備えた、ことを特徴としている。そして、他のユーザから入出力データに対応するデータを含む検索要求データを受け付けて、当該検索要求データに基づいて情報蓄積手段に記憶された個人知識データを検索する検索手段を備えた、ことを特徴としている。このとき、検索手段は、検索した個人知識データに予め定められた基準にて類似する他の個人知識データを検索する、ことを特徴としている。また、上記構成に加え、検索手段にて検索した個人知識データを出力する検索情報出力手段を備えた、ことを特徴としている。また、検索手段にて検索した個人知識データに対応する入出力データを、入出力データ記憶手段から読み出して出力する検索情報出力手段を備えた、ことを特徴としている。さらに、検索手段にて検索した個人知識データに対応するユーザを特定するユーザ特定情報を出力する検索情報出力手段を備えた、ことを特徴としている。これにより、個人ごとの入出力データの特徴に基づいて情報の検索を行うことができ、より的確な情報の検索を行うことができる。
【００１８】
また、本発明の他の形態である情報管理方法は、
ユーザにて入出力された入出力データと、この入出力データの入出力状況を表す入出力状況データと、を記憶する入出力データ記憶手段に接続されたコンピュータが実行する情報管理方法であって、
入出力データの特徴値を予め定められた基準に基づいて抽出する特徴値抽出工程と、
入出力データの特徴値と、入出力データ記憶手段に記憶された入出力状況データと、に基づいて、入出力データを入出力したユーザごとにおける入出力データの特徴を表す個人知識データを生成する個人知識データ生成工程と、
を有することを特徴としている。
【００１９】
そして、特徴値抽出工程は、入出力データに含まれる各用語の出現頻度、出現位置、強調情報のうち、少なくとも１つに基づいて特徴値を抽出する、ことを特徴としている。
【００２０】
また、入出力状況データは、入出力データが入出力された時間を表すデータであり、
個人知識データ生成工程は、予め定められた期間内に入出力が行われた複数の入出力データに基づいて個人知識データを生成する、ことを特徴としている。
【００２１】
また、入出力状況データは、入出力データの入出力の区別を表す入出力区別データであり、
個人知識データ生成工程は、入出力区別データに応じて入出力データに重み付けを行って個人知識データを生成する、ことを特徴としている。
【００２２】
さらに、個人知識データ生成工程は、複数の入出力データの特徴値間の類似度を算出すると共に、当該類似度が所定値以上の複数の入出力データに対して個人知識データの生成を行う、ことを特徴としている。
【００２３】
また、本発明の他の形態である情報管理用プログラムは、
ユーザにて入出力された入出力データと、この入出力データの入出力状況を表す入出力状況データと、を記憶する入出力データ記憶手段に接続されたコンピュータに、
入出力データの特徴値を予め定められた基準に基づいて抽出する特徴値抽出手段と、
入出力データの特徴値と、入出力データ記憶手段に記憶された入出力状況データと、に基づいて、入出力データを入出力したユーザごとにおける入出力データの特徴を表す個人知識データを生成する個人知識データ生成手段と、
を実現するための情報管理用プログラム、という構成を採っている。
【００２４】
そして、コンピュータに、入出力データに含まれる各用語の出現頻度、出現位置、強調情報のうち、少なくとも１つに基づいて特徴値を抽出する特徴値抽出手段、を実現するための情報管理用プログラムでもある。
【００２５】
また、コンピュータに、
入出力状況データが入出力データの入出力時間を表すデータである場合に、予め定められた期間内に入出力が行われた複数の入出力データに基づいて個人知識データを生成する個人知識データ生成手段、を実現するための情報管理用プログラムでもある。
【００２６】
また、コンピュータに、
入出力状況データが入出力データの入出力の区別を表す入出力区別データである場合に、入出力区別データに応じて入出力データに重み付けを行って個人知識データを生成する個人知識データ生成手段、を実現するための情報管理用プログラムでもある。
【００２７】
さらに、コンピュータに、
複数の入出力データの特徴値間の類似度を算出する類似度算出手段と、
類似度が所定値以上の複数の入出力データに対して個人知識データの生成を行う個人知識データ生成手段と、を実現するための情報管理用プログラムでもある。
【００２８】
上記構成の情報管理方法及び情報管理用プログラムであっても、上述した情報管理装置と同様に作用するため、上記目的を達成することができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明は、上述したように構成され機能するので、これによると、ユーザによる入出力データの履歴を、ユーザごとの入出力状況に応じて入出力データの特徴を表す個人知識データとして生成しておくことができるため、各ユーザの知識状態を容易に認識することが可能となり、かかる個人知識データを管理することで、容易かつ的確な情報検索を実現できる、という従来にない優れた効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
本発明は、ユーザによって入出力された個人の関心事や専門知識である入出力データを、後に容易に検索可能なよう蓄積管理する情報管理装置である。このため、本発明は、入出力データの特徴を表す個人知識データを入出力状況に応じて生成し、これを管理することに特徴を有する。
【００３１】
以下、実施例１では、入出力状況の一例として入出力時期を挙げ、入出力が行われた期間ごとに入出力データを区切って管理する情報管理装置を説明する。また、実施例２では、入出力状況の他の例として入出力の区別を挙げ、入出力の相違や他の参照の有無に応じた特徴を生成して管理する情報管理装置を説明する。また、実施例３では、上記期間と入出力区別とを組み合わせた場合を説明する。
【実施例１】
【００３２】
本発明の第１の実施例を、図１乃至図１２を参照して説明する。図１は、本発明の全体構成を示すブロック図である。図２は、情報管理装置の構成を示す機能ブロック図である。図３乃至図５は、情報管理装置における情報処理の様子を示す説明図である。図６乃至図１２は、情報管理装置の動作を示すフローチャートである。
【００３３】
［構成］
本発明は、ユーザにて入出力されるデータを管理する情報管理装置２であって、サーバコンピュータなどの情報処理装置にて構成されている。そして、この情報管理装置２に対してデータの登録や閲覧など、データの入出力を行うユーザＡ，Ｂ，Ｃが操作するコンピュータであるユーザ端末１１，１２，１３に、ネットワークＮを介して接続されている。また、この情報管理装置２に対してデータの検索要求を行うユーザＤの操作するコンピュータであるユーザ端末１４にもネットワークＮを介して接続されている。
【００３４】
なお、情報管理装置２は、必ずしも一台のコンピュータにて構成されていることに限定されず、複数台のコンピュータにて構成されていてもよい。また、データの入出力や検索は、上記ユーザ端末１１，１２，１３，１４によって行われることに限定されず、情報管理装置２自体をユーザが操作することによって行われてもよい。また、「ユーザ」とは、個人であることに限定されず、複数の主体からなる組織やグループを指してもよい。以下、情報管理装置２の具体的な構成について説明する。
【００３５】
情報管理装置２は、情報の演算処理を行う演算部２０と、情報を記憶する記憶部３０とを備えており、演算部２０には、情報管理用プログラムが組み込まれることで、図２に示すように、データ入力処理部２１と、特徴値抽出処理部２２と、個人知識生成処理部２３と、が構築されており、ユーザ端末１１，１２，１３による入出力データを、その特徴に基づいて管理する機能を有する。さらに、演算部２０には、上記プログラムが組み込まれることで、検索要求受付処理部２４と、検索処理部２５と、検索結果出力処理部２６と、が構築されており、ユーザ端末１４からのデータの検索要求に応じて検索処理を行う機能を有する。また、これに応じて、記憶部３０には、入出力データ記憶部３１と、時間データ記憶部３２と、期間設定データ記憶部３３と、個人知識データ記憶部３４と、が形成されている。以下、各処理部２１〜２６、及び、各記憶部３１〜３４について詳述する。
【００３６】
上記データ入出力処理部２１は、ユーザがユーザ端末１１，１２，１３を介して情報管理装置２に入出力した入出力データと、当該ユーザが入出力した時間を表す時間データと、を受け付けて、記憶部３０内の入出力データ記憶部３１と時間データ記憶部３２とに（入出力データ記憶手段）それぞれ記憶する機能を有する。ここで、時間データとは、例えば、ユーザが入出力データにアクセスした時間、あるいは、入出力データを更新した時間を表す。また、入出力データは、あらかじめ情報管理装置２の記憶部に格納済みのデータである。従って、かかる場合には、時間データとは、ユーザが入出力データを記憶部３０に保存した時間を指す。なお、ユーザにて入出力されるデータとは、他のコンピュータの記憶部に対して入出力されるデータであってもよい。その場合には、かかる入出力状態を情報管理装置２が監視して、入出力データと時間データとを記憶するよう作動する。また、入出力データは、ユーザの関心事や専門知識を表すデータであり、後述するように、個人知識として抽出・蓄積・共有される。
【００３７】
そして、上述したようにして入出力データと時間データとが記憶されたときの様子を、図３、図４を参照して説明する。例えば、ユーザＡが、プログラミング言語「Ｃ＋＋」に関心を持ち知識を身に付けるために文書を読んだりした場合には、ユーザＡがユーザ端末１１を介して入出力したデータを、随時、記憶部３０の入出力データ記憶部３１に保存する。また、同時に、ユーザＡが入出力データを入出力した時間データ（時間情報）を記憶部３０の時間データ記憶部３２に保存する。すると、図３に示すように、ユーザＡによる入出力データは、当該入出力データのＩＤと、入出力時間とが関連付けられて記憶されることとなる。そして、入出力データとしては、後述するように、図４に示す「Ｃ＋＋」や、「ライブラリ」、「クラス」、「変数」などがある。
【００３８】
次に、特徴値抽出処理部２２（特徴値抽出手段）について説明する。特徴値抽出処理部２２は、入出力データの特徴値を算出するよう作動する。このとき、特徴値の算出ルール（基準）は予め設定されており、かかる処理部２２に組み込まれている。以下、特徴値抽出の一例を説明する。ここでは、入出力データがテキスト情報であるものとし、かかるテキスト情報に含まれる各用語の出現頻度に基づいて特徴値を抽出するものとする。
【００３９】
特徴値抽出処理部２２は、記憶部３０の入出力データ記憶部３１に保存されているユーザＡが入出力したデータを読み出し、そのデータの解析を行う。このとき、解析単位は任意でよく、１ファイルといった情報単位でなくてもよい。そして、解析方法は、例えば、ある期間の入出力データＡｊ（ｊ>＝１）がテキスト情報であった場合、公知の技術であるＴＦ／ＩＤＦ手法を用いて重み付けを行い、特徴単語（用語）を抽出することにより行う。さらに具体的には、各入出力データＡｊから形態素解析処理によって単語を抽出し、抽出された単語の中から、名詞、動詞、形容詞などの内容語の出現頻度をカウントし、内容語の各入出力データでの出現頻度を用いて内容語のＴＦ／ＩＤＦ値を計算する。そして、ＴＦ／ＩＤＦ値の上位Ｎ位の特徴単語とＴＦ／ＩＤＦ値を、その入出力データの特徴量とする。なお、ＴＦ／ＩＤＦ手法については、文献「Sparck
Jones, Karen. (1972). A statistical interpretation of term specificity and its
application in retrieval. Journal of Documentation 28: 11-21.」他に記述があり、周知であるため詳細な説明は省略する。
【００４０】
なお、上記では、入出力データがテキスト情報である場合を説明したが、入力データはこれに限定されず、例えば、テキスト情報の他、注釈の付与された画像情報や音声情報であってもよい。また、特徴値の抽出方法は上記方法に限定されず、入出力データに含まれる各用語の出現位置、フォント情報や韻律情報といった強調情報に基づいて特徴値を抽出してもよい。そして、これらを組み合わせて特徴値を抽出してもよい。
【００４１】
ここで、特徴値抽出処理２２の結果の一例を、図４乃至図５（ａ）に示す。図４では、入出力データＩＤがＡ３である入出力データを形態素解析し、名詞、動詞、形容詞といった内容語を抽出し、その他の入出力情報での内容語の頻度と比較してＴＦ／ＩＤＦ値を計算した結果、上位４位の特徴単語「C＋＋」、「ライブラリ」、「クラス」、「変数」と、そのＴＦ／ＩＤＦ値を、特徴値として抽出した例である。そして、図５（ａ）には、各時間における入出力データＡ１〜Ａｊを特徴値で表示した例を示している。
【００４２】
次に、個人知識生成処理部２３（個人知識データ生成手段）について説明する。個人知識生成処理部２３は、上記入出力データの特徴値から、入出力状況データである時間データに基づいて、入出力データを入出力したユーザごとにおける入出力データの特徴を表す個人知識データを生成するよう作動する。そして、本実施例では、特に、入出力の時間の近接性が高い複数の入出力データの特徴を計算することにより、ユーザ個人の入出力データの特徴を表す個人知識データを作成する。
【００４３】
さらに、個人知識生成処理部２３について具体的に説明すると、まず、期間設定データ記憶部３３に記憶された期間設定データを読み出す。この期間設定データとは、例えば、時間的に近接する複数の入出力データを一期間内のデータとして設定するデータであったり、所定時間内の入出力データを１つの期間として設定するデータであるなど、所定の期間を設定する基準となるデータである。そして、この期間設定データに基づいて期間を設定するが、本実施例では、図５（ａ）に示すＡ１〜Ａ３の期間を特定の期間Ａｔ１として設定する。そして、かかる期間内の入出力データの特徴値から、さらに特徴を表す個人知識データを生成する。例えば、各入出力データの上位Ｎ位の特徴単語のＴＦ／ＩＤＦ値をそれぞれ特徴単語ベクトルとし、その和を生成する。そして、生成されたデータを、図５（ｂ）に示すように個人知識データとする。その後は、別の期間における個人知識データも作成し、さらには、ユーザＢ，Ｃによる入出力データに対しても個人知識データの作成を行う。また、個人知識生成処理部２３は、上述したように生成した個人知識データを、個人知識データ記憶部３４（情報蓄積手段）に保存する。
【００４４】
ここで、個人知識生成処理部２３による個人識別データの生成方法は、上述したものに限定されない。例えば、入出力データの特徴値である特徴単語とそのＴＦ／ＩＤＦ値を一定時間内で合計し、平均をとることにより、個人識別データを生成してもよい。また、期間の設定も上述したものに限定されず、さらには、期間は一定の時間でなく動的であってもよい。
【００４５】
次に、検索要求受付部２４について説明する。検索要求受付部２４は、情報管理装置２に管理されているデータの検索要求を、ユーザ端末１４から受け付け、検索処理部２５に通知するよう作動する。このとき、検索要求を行うユーザ端末１４は、ユーザＤが操作するものとする。そして、ユーザＤが、「Ｃ＋＋やそのライブラリ」という検索要求データを送信して、検索要求を行ったとする。
【００４６】
検索処理部２５（検索手段）は、上記検索要求受付部２４から検索要求データの通知を受けると、検索要求データの内容を分析し、蓄積された個人知識データの少なくとも一つを検索する。具体的な検索処理としては、例えば、形態素解析処理にかけ、抽出された内容語である「Ｃ＋＋」と「ライブラリ」に「１．０」の値を付与する。同時に、検索対象に含まれていて、検索要求に含まれていない単語には「０」の値を付与する。その結果、例えば、(Ｃ＋＋，ライブラリ，クラス，変数）＝（1.0, 1.0, 0,0）といった検索要求の特徴単語ベクトルを作成する。そして、この検索要求データの単語特徴ベクトルと、１つ以上の個人知識データの類似度を各々計算する。類似度の計算方法は任意でよいが、例えば、空間ベクトル法を用いて計算すると、上述した個人知識データＡｔ１と検索要求データとの間の類似度は「0.91」になる。これを全てのユーザＡ，Ｂ、Ｃの各期間ごとの個人知識データを対象に検索要求との間の類似度を計算し、この結果から検索要求データと最も類似度の高い個人知識データを特定する。
【００４７】
そして、上記特定された個人知識データ自体を個人知識データ記憶部３４から抽出してもよく、さらに、これに類似する他の個人知識データを特定して抽出してもよい。例えば、上記類似度を参照して、２番目に高い個人知識データをも抽出してもよい。また、特定された個人知識データに対応する入出力データを、入出力データ記憶部３１から抽出してもよい。また、さらには、特定された個人知識データに対応するユーザを特定するユーザ特定情報を抽出してもよい。すなわち、上述した例では、ユーザＡを特定する情報（例えば、ユーザＡの個人名）が抽出される。なお、このような検索は、検索要求時に、ユーザ端末１４から人物検索要求がなされたときに行ってもよい。
【００４８】
そして、これら抽出した情報は検索結果出力処理部２６（検索結果出力手段）に渡され、当該検索結果出力処理部２６から検索要求を行ったユーザ端末１４に送信される。
【００４９】
［動作］
次に、図６乃至図１１を参照して、上述した情報管理装置２の動作を説明する。図６は、ユーザＡ，Ｂ，Ｃのユーザ端末１１，１２，１３による入出力データに対する情報管理装置による情報蓄積処理を示すフローチャートであり、図７乃至図８は、その一部の詳細な動作を示すフローチャートである。図９は、ユーザＤのユーザ端末１４による検索要求に対する情報管理装置による検索処理を示すフローチャートであり、図１０乃至図１１は、その一部の詳細な動作を示すフローチャートである。なお、特に、ユーザＡがプログラミング言語Ｃ＋＋に関心を持ち、知識を身に付けるために文書を読んだり、メモを作成することにより、かかる知識のデータを入出力している状態と、ユーザＤが「Ｃ＋＋やそのライブラリ」について知りたいと思い、他者の個人知識を検索する場合を考える。すなわち、上述した図３乃至図５も参照して説明する。
【００５０】
まず、情報管理装置２のデータ入出力処理部２１が、ユーザＡのユーザ端末１１にて入出力された入出力データを、入出力データ記憶部３１に保存する（ステップＳ１）。このとき、同時に、情報管理装置２のデータ入出力処理部２１は、ユーザＡが入出力データを入出力した時間データを時間データ記憶部３２に保存する（ステップＳ２）。すると、図３に示すように、ユーザＡによるユーザ端末１１からの入出力データのＩＤと、それら入出力データにアクセスした時間データが記憶される。
【００５１】
続いて、情報管理装置２の特徴値抽出処理部２２が、記憶部３０に保存されている入出力データを読み出し、その特徴値を抽出する（ステップＳ３、特徴値抽出工程）。かかる特徴値の抽出処理を、図７を参照して詳述する。特徴値抽出処理部２２は、入出力データがテキスト情報であった場合には、所定の期間の入出力データＡｊ（ｊ＞＝１）に対して、公知の技術であるＴＦ／ＩＤＦ手法を用いて重み付けを行う。具体的には、図４に示すように、入出力データＡ３に形態素解析処理を行い、名詞、動詞、形容詞といった内容語を抽出する（ステップＳ１１）。そして、抽出された単語の中から、名詞、動詞、形容詞などの内容語の出現頻度をカウントし（ステップＳ１２）、内容語の各入出力データでの出現頻度を用いて当該内容語のＴＦ／ＩＤＦ値を計算する（ステップＳ１３）。続いて、ＴＦ／ＩＤＦ値の上位４位を特徴単語「Ｃ＋＋」、「ライブラリ」、「クラス」、「変数」を抽出し（ステップＳ１４）、そのＴＦ／ＩＤＦ値を抽出して、特徴単語とそのＴＦ／ＩＤＦ値を特徴値とする（ステップＳ１５）。
【００５２】
続いて、個人知識生成処理部２３が、上記特徴値抽出処理部２２にて得られた入出力データの特徴値と、記憶部３０の時間データ記憶部３２に保存された時間データを用いて、時間の近接性が高い入出力データ間における代表的な特徴を、その期間の個人の関心事や専門知識を表す個人知識データとして生成する（ステップＳ４、個人知識データ生成工程）。この動作を、図８を参照してさらに詳述する。
【００５３】
個人知識生成処理部２３は、まず、期間設定データ記憶部３３から期間設定データを読み出し（ステップＳ２１）、これに基づいて個人知識データを生成する入出力データの入出力が行われた期間を設定する（ステップＳ２２）。この場合には、図５（ａ）に示すように、期間ｔ１が設定され、入出力データＡ１〜Ａ３までの特徴が個人知識データを生成する対象となる。そして、各入出力データのＴＦ／ＩＤＦ値上位４位の特徴単語のＴＦ／ＩＤＦ値を特徴単語ベクトルとし、それらの和を作成し、個人知識データとする（ステップＳ２３）。具体的には、期間ｔ１内の単語特徴ベクトルの和をＡｔ１とすると、At1=A1+A2+A3=(0.96,0.84,0)+(0,0.92,0,064)+(0.93,0.86,0.74,0.55)=(1.89,2.62,0.74,1.19)となる。そして、上記同様に、個人知識データを、各期間ｔｋ（ｋ＞＝１）ごとにそれぞれ作成する。
【００５４】
その後、生成された個人知識データを、個人知識データ記憶部３４に保存する（ステップＳ５）。そして、ユーザＡの個人知識データだけでなく、ユーザＢ，Ｃ等についても、同様に期間ごとの個人知識データを作成し、個人知識データ記憶部３４に保存する。
【００５５】
続いて、ユーザＤのユーザ端末１４から検索要求がなされた場合における情報管理装置２による検索処理動作を、図９を参照して説明する。まず、ユーザ端末１４から検索要求がなされると、検索要求受付処理部２４が検索要求を受け付け（ステップＳ４１）、検索処理部２５に通知する。このとき、ユーザＤが「Ｃ＋＋やそのライブラリ」という検索要求を送信した場合を考える。
【００５６】
続いて、検索処理部２５は、検索要求の内容を分析する（ステップＳ４２）。例えば、検索要求データを形態素解析処理にかけ、抽出された内容語「Ｃ＋＋」と「ライブラリ」に「1.0」の値を付与する。同時に、検索対象に含まれていて、検索要求に含まれていない単語には「０」の値を付与する。その結果、例えば、(C++,ライブラリ,クラス,変数）=（1.0,
1.0, 0,0）といった検索要求の特徴単語ベクトルが作成される。
【００５７】
そして、これに基づいて、個人知識データ記憶部中から検索を行う（ステップＳ４３）。具体的には、図１０に示すように、検索要求データの単語特徴ベクトルと個人知識データとの類似度をそれぞれ計算する。例えば、空間ベクトル法を用いて計算すると、図５（ａ）に示す個人知識データＡｔ１と検索要求の間の類似度は「0.91」になる。これをユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣなどの各期間ごとの個人知識データを対象に、検索要求データとの間の類似度を計算する。この結果から検索要求と最も類似度の高い個人知識データを特定する（ステップＳ５２）。例えば、個人知識データＡｔ１が最も類似度の高い個人知識データであると判定された場合、個人知識データＡｔ１を検索結果として抽出する（ステップＳ４４）。なお、かかるステップＳ４４の詳細な動作を図１１（ａ）にも示す（ステップＳ６１）。そして、抽出した個人知識データＡｔ１をユーザＤのユーザ端末１４に対して出力する（ステップＳ４５）。なお、検索結果として出力するデータは、個人知識データＡｔ１ばかりでなく、検索要求データに対して類似度が２番目、３番目に高い個人知識データなどを抽出して出力してもよい。さらには、個人知識データに限らず、これの元となる入出力データを入出力データ記憶部３１から抽出して（図１１（ｂ）のステップＳ７１参照）、ユーザＤのユーザ端末１４に出力してもよい。
【００５８】
なお、検索要求を行ったユーザＤからの要求が、個人知識データのみではなく、「Ｃ＋＋やそのライブラリ」について「詳しい人物」を検索する要求である場合には、上述したように、個人知識データＡｔ１を特定した後に、当該個人知識データのもととなる入出力データを入出力したユーザＡを特定し（図１１（ｃ）のステップＳ８１参照）、その「個人名であるＡ」を検索結果としてユーザＤのユーザ端末１４に出力する。
【００５９】
このようにすることにより、上記情報管理装置２によると、時間情報を用いて個人の期間ごとの関心事や専門知識を抽出することで、過去のある期間に集中的に入出力した情報を検索することができることから、過去のある時期だけに取り扱ったテーマのように、過去のある期間に集中的に入出力した情報から抽出される個人の関心事や専門知識を持っていた専門家である他の個人やその情報を検索することができる。また、同様に、現在一致する関心事や専門知識を持っている他の個人が過去にはどのような関心事や専門知識を持っていたのか、といったことも検索できることである。
【００６０】
さらに、時間情報を用いて個人の期間ごとの関心事や専門知識を抽出すること、個人の過去から現在までの関心事や専門知識の変遷を検索できるようにしたため、検索者である個人が所望の情報を検索する際に、自分の過去から現在までの関心事や専門知識の変遷により近い人物の持っている情報から所望の情報を検索することができ、情報の再利用化を図ることができる。
【００６１】
［変形例］
次に、上記構成の情報管理装置２の変形例を、図１２を参照して説明する。この変形では、基本的な構成は上述した情報管理装置２と同様であるが、情報蓄積処理時における個人知識データの作成方法が異なる。すなわち、個人知識生成処理部２３が以下のような機能を有し、図６のステップＳ４の動作が図１２のフローチャートに示すようになる。
【００６２】
［構成］
まず、この変形例における個人知識生成処理部２３は、複数の入出力データの特徴値間の類似度を算出する類似度算出機能（類似度算出手段）を有している。そして、この算出された類似度に基づいて、当該類似度が所定値以上の複数の入出力データの特徴値を用いて、個人知識データの生成を行う、という機能を有する。そして、本実施例では、特に、上述したように、設定された期間内の入出力データの特徴値に基づいて個人知識データの生成が行われるため、お互いに類似度が大きく、かつ、入出力の時間の近接性が高い入出力データの特徴値から、個人知識データが生成されることとなる。
【００６３】
［動作］
具体的な処理動作を、図１２のフローチャートを参照して説明する。まず、各入出力データの特徴値が算出されると、特徴値間の類似度を算出する（ステップＳ３１）。このとき、類似度の計算方法は任意でよいが、例えば、特徴単語の集合の重なりによって、類似度を判定する。また、公知技術であるVector Space Model（ベクトル空間法）等を用いて、情報の特徴をそのテキスト情報の中に出現する単語データをもとに単語行列ベクトル（特徴単語ベクトル）で表し、各特徴単語ベクトル間の距離や内積等によって、二情報間の類似度の大きさを求めることが可能である。ベクトル空間法は文献「Salton,
G. (1989) Automatic Text Processing. Addison-Wesley Publishing Company.」の十章等に詳細に述べられている。また、別の公知の技術であるLatent
Semantic Space（潜在的意味空間法）等を用いて、作成した特徴単語ベクトルを、特異値分解により低階数近似し、ベクトルの次元を小さくして計算することも可能である。潜在的意味空間法については、文献「Deerwester,
S. et. al.(1990): Indexing by latent semantic analysis. Journal of the American
Society for Information Science, 41(7), 391-407.」他に記述があるため詳細な説明は省略する。
【００６４】
そして、算出した類似度を用いて、お互いに類似度が高い入出力データの特徴値を抽出し（ステップＳ３２）、かつ、時間の近接性が高い入出力データ間の特徴値に対して、個人知識データを生成する（ステップＳ３５）。すなわち、上述同様に、期間設定データを読み出して、所定の期間を設定し（ステップＳ３４）、かかる期間内の存在する入出力データのうち、類似度が高い特徴値のみの特徴を表す個人知識データを生成する。
【実施例２】
【００６５】
次に、本発明の第２の実施例を、図１３乃至図１７を参照して説明する。図１３は、情報管理装置の構成を示す機能ブロック図である。図１４乃至図１５は、情報管理装置における情報処理の様子を示す説明図である。図１６乃至図１７は、情報管理装置の動作を示すフローチャートである。
【００６６】
［構成］
本実施例における情報処理装置１０２は、基本的には、上述した実施例１におけるものと同様の構成を採っている。従って、情報管理装置１０２は、１台又は複数台のサーバコンピュータなどの情報処理装置にて構成されており、データの登録や閲覧などデータの入出力を行うユーザＡ，Ｂ，Ｃが操作するコンピュータであるユーザ端末１１，１２，１３に、ネットワークＮを介して接続されている。また、この情報管理装置１０２に対してデータの検索要求を行うユーザＤの操作するコンピュータであるユーザ端末１４にもネットワークＮを介して接続されている。
【００６７】
そして、情報管理装置１０２は、情報の演算処理を行う演算部１２０と、情報を記憶する記憶部１３０とを備えており、演算部１２０には、情報管理用プログラムが組み込まれることで、図１３に示すように、データ入力処理部１２１と、特徴値抽出処理部１２２と、個人知識生成処理部１２３と、が構築されており、ユーザ端末１１，１２，１３による入出力データを、その特徴に基づいて管理する機能を有する。本実施例では、特に、上記実施例１の場合と比較して、入出力データの個人知識データの生成方法が異なるため、上記各処理部１２１，１２２，１２３の機能が異なる。また、これに伴い、記憶部１３０には、入出力データ記憶部１３１と、入出力区分データ記憶部１３２と、重み付け設定データ記憶部１３３と、個人知識データ記憶部１３４と、が形成されている。これらについては、以下に詳述する。
【００６８】
また、演算部１２０には、上記プログラムが組み込まれることで、検索要求受付処理部１２４と、検索処理部１２５と、検索結果出力処理部１２６と、が構築されており、ユーザ端末１４からのデータの検索要求に応じて検索処理を行う機能を有しているが、これら各処理部１２４，１２５，１２６の機能は、上記実施例１の場合とほぼ同一であるので、その説明は省略する。
【００６９】
上記データ入出力処理部１２１は、ユーザがユーザ端末１１，１２，１３を介して情報管理装置１０２に入出力した入出力データと、この入出力データの入出力状況を表すデータである入出力の区別を表す入出力区別データと、を受け付けて、記憶部１３０内の入出力データ記憶部１３１と入出力区別データ記憶部１３２とにそれぞれ記憶する機能を有する。また、データ入出力処理部１２１は、さらに、入出力データにおける他のデータの参照状況を表す参照状況データをも受け付けて、入出力区分データ記憶部１３２に記憶する機能を有する。
【００７０】
ここで、上述した各データについて詳述する。入出力データは、あらかじめ情報管理装置１０２に格納済みの、例えば電子メールの送信メールや受信メールなどの入出力の区別が可能なユーザ個人の入出力データである。また、入出力区別データは、上記入出力データが入力データか、出力データか、ということを示すデータであり、例えば、送信メールには出力データであることを示す区別データ「１」を付与し、受信メールには入力データであることを示す区別データ「０」を付与して記憶しておく。そのときの記憶例を図１４に示す。この図は、ユーザＡの入出力データのＩＤと入出力区別データと参照関係を記録した一例である。まず、入出力データにＩＤを付与してデータの内容と共に記憶し、さらにこの入出力データユーザＡが出力データであれば「１」を、入力データであれば「０」といった区別データを付与し、図示するように記憶する。
【００７１】
また、参照状況データは、入出力データ間の参照関係を示すデータである。参照関係は、例えば、出力データ内に明記された参考文献や引用符で囲まれた記述等の説明からその説明の内容が書かれた入力データを特定することで得ることができることを表している。そして、例えば、図１４に示すように、出力データＡ３を作成する際に当該Ａ３が他の入力データＡ２を参照して作成している場合には（図１４内の矢印参照）、その参照関係を「Ａ３−＞Ａ２」のようにＡ３のデータに対して付与し、記憶する。
【００７２】
また、特徴値抽出処理部１２２は、実施例１にて説明したものと同様に作用し、例えば、各入出力データＡｊから形態素解析処理によって単語を抽出し、抽出された単語の中から、名詞、動詞、形容詞などの内容語の出現頻度をカウントし、内容語の各入出力データでの出現頻度を用いて内容語のＴＦ／ＩＤＦ値を計算する。これにより、実施例１にて説明した図４に示すように、上位Ｎ位の特徴単語とＴＦ／ＩＤＦ値を、特徴値として抽出する。
【００７３】
次に、個人知識生成処理部１２３（個人知識データ生成手段）について説明する。個人知識生成処理部１２３は、上記入出力データの特徴値に対して、入出力区別データに応じて重み付けを行って、個人知識データを生成するよう作動する。このとき、重み付けは、例えば、出力データに対しては入力データよりも高い重み付けを行う。また、さらに、上記参照状況データに応じても、入出力データに重み付けを行う。例えば、参照されている入力データに対して所定の重み付けを付加する。
【００７４】
上記個人知識生成処理部１２３による個人知識データ作成の具体的な処理を、図１４乃至図１５を参照して説明する。まず、図１５（ａ）には入出力データの一例を示しているが、図１４に示すように、Ａ１，Ａ２は入力データであり、Ａ３は出力データである。また、Ａ３はＡ２を参照している。かかる場合に、入出力データの特徴値のうち、出力データＡ３の特徴値に任意の重み、例えば、ｗ＝０．８（０＜＝ｗ＜＝１）を加算し、入力データＡ１，Ａ２の特徴値に重み０．２（１−ｗ）を加算する。また、Ａ３の参照先となっている入力データＡ２には、さらに、例えば０．５の重みを加算する。従って、Ａ２には、（１−ｗ）＋０．５＝０．７の重みが加算されたこととなる。そして、上記重みを付加した各入出力データの特徴値を特徴単語ベクトルとし、各入出力データにおける単語特徴ベクトルの和Ａｗを取る。すると、Ａｗ=(0.94,1.50,0.59,0.89)となり、これを、ユーザＡによる入出力データの代表的な特徴を表す個人知識データとして生成する。かかる結果は、ユーザＡが出力データとして取り扱った情報の特徴をより強く反映したものとなる。
【００７５】
そして、上述したように生成した個人知識データを、個人知識データ記憶部１３４に記憶しておく。また、他のユーザの入出力データに対しても、同様に個人知識データの生成及び保存を行う。
【００７６】
ここで、上述した重み付けの値は一例であって、上記値に限定されるものではない。また、上述した個人知識データを算出する手法では、参照関係に基づいて入出力データの特徴値に重みを付加する例を説明したが、必ずしもこれに限定されず、かかる参照関係に基づいた重みは付加されなくてもよい。逆に、参照関係に基づく重み付けのみが付加され、入出力区別に基づく重みが付加されなくてもよい。
【００７７】
そして、上述したように生成され記憶された個人知識データに対して、他のユーザから検索要求があった場合には、情報管理装置１０２は検索要求受付部１２４と検索処理部１２５と検索結果出力処理部１２６との作用により、検索処理を実行する。但し、これら各処理部１２４，１２５，１２６の機能は上記実施例１のものとほぼ同一であるので、その説明は省略する。
【００７８】
［動作］
次に、図１６乃至図１７を参照して、上述した情報管理装置１０２の動作を説明する。図１６は、ユーザＡ，Ｂ，Ｃのユーザ端末１１，１２，１３による入出力データに対する情報管理装置による情報蓄積処理を示すフローチャートであり、図１７は、その一部の詳細な動作を示すフローチャートである。なお、上記実施例１と同様に、ユーザＡがプログラミング言語Ｃ＋＋に関心を持ち、知識を身に付けるために文書を読んだり、メモを作成している場合における情報蓄積処理の動作を説明する。
【００７９】
まず、情報管理装置１０２のデータ入出力処理部１２１が、ユーザＡのユーザ端末１１にて入出力された入出力データを、入出力データ記憶部１３１に保存する（ステップＳ１０１）。このとき、同時に、情報管理装置１０２のデータ入出力処理部１２１は、ユーザＡが入出力したデータの入手・出力の区別である入出力区別データを、入出力区別データ記憶部１３２に保存する（ステップＳ１０２）。また、このとき、入出力データの参照関係も入出力区別データ記憶部１３２に保存する。このようにして記憶した例を図１４に示す。上述したように、かかる記憶例では、ユーザＡが入出力したデータに入出力データＩＤを付与し、そのデータ内容とＩＤを保存する。また、ユーザＡがアクセスまたは保存したデータが出力データであれば「１」を、入力データであれば「０」といった区別データを付与して保存する。さらには、ある出力データＡ３を作成する際に入力データＡ２を参照して作成したという参照関係を「Ａ３−＞Ａ２」のように、Ａ３に付与して保存する。なお、入出力データの内容とは、例えば、電子メールの送信メール、受信メールなどの入出力の区別が可能なデータである。
【００８０】
続いて、情報管理装置１０２の特徴値抽出処理部１２２が、記憶した入出力データを読み出し、実施例１の場合と同様に、その特徴値を抽出する（ステップＳ１０３）。
【００８１】
続いて、個人知識生成処理部１２３が、上記特徴値抽出処理部１２２にて得られた入出力データの特徴値と、入出力区別データ記憶部１３２に保存された入出力区別データを用いて、入出力状況に対応した個人の関心事や専門知識をあらわす代表的な特徴を、個人知識データとして生成する（ステップＳ１０４）。この動作を、図１７を参照してさらに詳述する。
【００８２】
個人知識生成処理部１２３は、まず、重み付け設定データ記憶部１３３から重み付け設定データを読み出すと共に（ステップＳ１１１）、入出力区別データ記憶部１３２から、入出力区別データと参照状況データとを読み出す（ステップＳ１１２）。そして、これらに基づいて、各入出力データの特徴値に重み付けを行う（ステップＳ１１３）。本実施例の場合には、出力データに対しては重み付けが高くなるよう設定されており、また、参照先となるデータに対しても重みが高くなるよう設定されている。具体的には、図１５（ａ）に示すように重み付けが加算され、各入出力データＡ１，Ａ２，Ａ３の単語特徴ベクトルの和を計算することで、図１５（ｂ）のＡｗに示す個人知識データが生成される（ステップＳ１１４）。
【００８３】
その後、生成された個人知識データを、個人知識データ記憶部１３４に保存する（ステップＳ１０５）。そして、ユーザＡの個人知識データだけでなく、ユーザＢ，Ｃ等についても、同様に個人知識データを作成し、個人知識データ記憶部１３４に保存する。
【００８４】
なお、後に、ユーザＤのユーザ端末１４から検索要求がなされた場合における情報管理装置１０２による検索処理動作は、上記実施例１と同様なので、その説明は省略する。
【００８５】
このようにすることにより、入出力区別データを用いて、個人知識のうち出力データをもとに作成された知識に重みづけをして個人知識データを作成していることから、ユーザが出力データとして取り扱った情報の特徴をより強く反映したものとなるため、後の検索時に、個人の関心事や専門知識を正確に抽出することができる。これは、個人が閲覧やコピーをするといった入力データは個人が単に見ただけといったことが考えられ、個人の関心事や専門知識との関連の度合いは低いかもしれないのに対して、個人が作成や編集をするといった出力データは、個人が選択や創作をするステップを経なければ実現せず、個人の関心事や専門知識との関連の度合いが強いと考えられることによる。
【００８６】
また、出力データとその参照関係にある入力データに重みづけをして個人知識を作成することで、出力データに重みづけをして個人知識を作成する場合と同様、個人の関心事や専門知識を正確に保存することが可能になる。すなわち、出力データと同様に、その出力データを作成するときに参考にした情報である入力データは、個人が単に見ただけかもしれない入力データ全体に比べて、個人がその情報を利用して出力データを作成しているので、個人の関心事や専門知識との関連の度合いが強いと考えられるためである。
【実施例３】
【００８７】
次に、本発明の第３の実施例を、図１８乃至図２０を参照して説明する。図１８は、情報管理装置の構成を示す機能ブロック図である。図１９乃至図２０は、情報管理装置の動作を示すフローチャートである。
【００８８】
［構成］
本実施例における情報処理装置２０２は、上述した実施例１と実施例２において説明したそれぞれの情報処理装置２，１０２が有する各処理部を組み合わせた構成を採っている。そして、情報管理装置２０２は、情報の演算処理を行う演算部２２０と、情報を記憶する記憶部２３０とを備えており、演算部２２０には、情報管理用プログラムが組み込まれることで、図１８に示すように、データ入力処理部２２１と、特徴値抽出処理部２２２と、個人知識生成処理部２２３と、が構築されており、ユーザ端末１１，１２，１３による入出力データを、その特徴に基づいて管理する機能を有する。本実施例では、特に、入出力データの個人知識データの生成方法が異なるため、上記データ入出力処理部２２１と個人知識生成処理部２２３の機能が異なる。また、これに伴い、記憶部２３０には、入出力データ記憶部２３１と、時間データ・入出力区別データ記憶部２３２と、期間設定データ・重み付け設定データ記憶部２３３と、個人知識データ記憶部２３４と、が形成されている。これらについては、以下に詳述する。
【００８９】
また、演算部２２０には、上記プログラムが組み込まれることで、検索要求受付処理部２２４と、検索処理部２２５と、検索結果出力処理部２２６と、が構築されており、ユーザ端末１４からのデータの検索要求に応じて検索処理を行う機能を有しているが、これら各処理部２２４，２２５，２２６の機能は、上記実施例１の場合とほぼ同一であるので、その説明は省略する。
【００９０】
そして、上記データ入出力処理部２２１は、入出力データを受け付けて入出力データ記憶部２３１に記憶すると共に、入出力データの入出力時間を表す時間データと、入出力データの入出力の区別を表す入出力区別データや入出力データ間の参照関係を表す参照状況データと、をそれぞれ受け付けて、時間データ・入出力区別データ記憶部２３２に記憶する、という機能を有している。
【００９１】
また、個人知識生成処理部２２３は、時間データと入出力区別データとに基づいて、入出力の時間の近接性が高い所定の期間内における複数の入出力データの特徴を算出する際に、出力データに重みづけを付加するなど入出力状況を考慮して重み付けを加算し、個人知識データを生成する。
【００９２】
［動作］
次に、図１９乃至図２０を参照して、上述した情報管理装置２０２の動作を説明する。図１９は、ユーザＡ，Ｂ，Ｃのユーザ端末１１，１２，１３による入出力データに対する情報管理装置による情報蓄積処理を示すフローチャートであり、図２０は、その一部の詳細な動作を示すフローチャートである。なお、上記実施例１，２と同様に、ユーザＡがプログラミング言語Ｃ＋＋に関心を持ち、知識を身に付けるために文書を読んだり、メモを作成している場合における情報蓄積処理の動作を説明する。
【００９３】
まず、情報管理装置２０２のデータ入出力処理部２２１が、ユーザＡのユーザ端末１１にて入出力された入出力データを、入出力データ記憶部２３１に保存する（ステップＳ２０１）。このとき、同時に、情報管理装置２０２のデータ入出力処理部２２１は、入出力データの入出力時間を表す時間データと、ユーザＡが入出力したデータの入力・出力の区別である入出力区別データとを、時間データ・入出力区別データ記憶部２３２に保存する（ステップＳ２０２）。また、このとき、入出力データの参照関係も時間データ・入出力区別データ記憶部２３２に保存する。
【００９４】
続いて、情報管理装置２０２の特徴値抽出処理部２２２が、記憶されている入出力データを読み出し、実施例１の場合と同様に、その特徴値を抽出する（ステップＳ２０３）。
【００９５】
続いて、個人知識生成処理部２２３が、上記特徴値抽出処理部２２２にて得られた入出力データの特徴値と、時間データ・入出力区別データ記憶部２３２に保存された時間データ及び入出力区別データを用いて、所定期間における入出力データにおける入出力状況に対応した個人の関心事や専門知識をあらわす代表的な特徴を、個人知識データとして生成する（ステップＳ２０４）。この動作を、図２０を参照してさらに詳述する。
【００９６】
個人知識生成処理部２２３は、まず、期間設定データ・重み付け設定記憶部２３３から期間設定データを読み出し（ステップＳ２１１）、これに基づいて個人知識データを生成する入出力データの入出力が行われた期間を設定する（ステップＳ２１２）。続いて、期間設定データ・重み付け設定データ記憶部２３３から重み付け設定データを読み出し（ステップＳ２１３）、これに基づいて、実施例２において説明したように、上記設定された期間内の各入出力データの特徴値に重み付けを行う（ステップＳ２１４）。そして、この設定された期間内の入出力データであって、重み付けが加算された特徴値の単語特徴ベクトルの和を計算することにより、個人知識データを生成する（ステップＳ２１５）。なお、上記個人知識データの生成方法は一例であって、上記手法に限定されるものではない。
【００９７】
その後、生成された個人知識データを、個人知識データ記憶部２３４に保存する（ステップＳ２０５）。そして、ユーザＡの個人知識データだけでなく、ユーザＢ，Ｃ等についても、同様に個人知識データを作成し、個人知識データ記憶部２３４に保存する。
【００９８】
なお、後に、ユーザＤのユーザ端末１４から検索要求がなされた場合における情報管理装置２０２による検索処理動作は、上記実施例１と同様なので、その説明は省略する。
【００９９】
このようにすることにより、入出力データが入出力された期間と、その入出力区別が考慮された個人知識データが作成されるため、入出力データを取り扱ったユーザの特徴をより反映させることができ、後のデータの利用がさらに容易となる。特に、過去のある期間に集中的に入出力した情報を検索することができ、また、個人の関心事や専門知識をより高精度に抽出することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１００】
本発明は、ユーザによる入出力データを蓄積して管理すると共に、その検索を可能とするデータベースとして利用可能であるため、産業上の利用可能性を有する。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本発明の全体構成を示すブロック図である。
【図２】実施例１における情報管理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】入出力データと時間データとを記憶したときの一例を示す説明図である。
【図４】入出力データの特徴値を算出した時の一例を示す説明図である。
【図５】個人知識データを生成するときの一例を示す説明図であり、図５（ａ）は時間的に連続する複数の入出力データの一例を示し、図５（ｂ）は所定期間の入出力データを用いて個人知識データを生成したときの一例を示す。
【図６】実施例１における情報管理装置による情報蓄積処理の動作を示すフローチャートである。
【図７】図６のステップＳ３の詳細な動作を示すフローチャートである。
【図８】図６のステップＳ４の詳細な動作を示すフローチャートである。
【図９】実施例１における情報管理装置による検索処理の動作を示すフローチャートである。
【図１０】図９のステップＳ４３の詳細な動作を示すフローチャートである。
【図１１】図１１（ａ），（ｂ），（ｃ）は、それぞれ図９のステップＳ４４の詳細な動作を示すフローチャートである。
【図１２】図６のステップＳ４の詳細な他の動作例を示すフローチャートである。
【図１３】実施例２における情報管理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１４】入出力データと入出力区別データとを記憶したときの一例を示す説明図である。
【図１５】個人知識データを生成するときの一例を示す説明図であり、図１５（ａ）は入出力区別に基づいて入出力データに重み付けを付加した一例を示し、図１５（ｂ）は個人知識データを生成したときの一例を示す。
【図１６】実施例２における情報管理装置による情報蓄積処理の動作を示すフローチャートである。
【図１７】図１６のステップＳ１０４の詳細な動作を示すフローチャートである。
【図１８】実施例３における情報管理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１９】実施例３における情報管理装置による情報蓄積処理の動作を示すフローチャートである。
【図２０】図１９のステップＳ２０４の詳細な動作を示すフローチャートである。
【図２１】従来例における不都合を説明するための説明図である。
【符号の説明】
【０１０２】
２  情報管理装置
１１，１２，１３，１４  ユーザ端末
２１，１２１  データ入出力処理部
２２，１２２  特徴値抽出処理部（特徴値抽出手段）
２３，１２３  個人知識生成処理部（個人知識データ生成手段）
２４，１２４  検索要求受付処理部（検索手段）
２５，１２５  検索処理部（検索手段）
２６，１２６  検索結果出力処理部（検索結果出力手段）
３１，１３１  入出力データ記憶部（入出力データ記憶手段）
３２  時間データ記憶部（入出力データ記憶手段）
３３  期間設定データ記憶部
３４，１３４  個人知識データ記憶部（情報蓄積手段）
１３２  入出力区別データ記憶手段（入出力データ記憶手段）
１３３  重み付け設定データ記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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